机器人 / 具身智能

MARVL: Multi-Stage Guidance for Robotic Manipulation via Vision-Language Models

MARVL：通过视觉-语言模型实现机器人操作的多阶段引导

Xunlan Zhou, Xuanlin Chen, Shaowei Zhang, ShengHua Wan, Xiaohai Hu, Lei Yuan, De-chuan Zhan

机构 * School of Intelligent Science and Technology, Nanjing University, China（南京大学智能科学与技术学院） ； National Key Laboratory for Novel Software Technology, School of Artificial Intelligence, Nanjing University, China（南京大学新型软件技术国家实验室，人工智能学院） ； School of Artificial Intelligence, Nanjing University, China（南京大学人工智能学院） ； MACS Lab, University of Washington（华盛顿大学MACS实验室） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title,abstract)；robotic(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.CV、cs.LG

AI总结 本文提出MARVL，通过视觉-语言模型实现机器人操作的多阶段引导，解决传统密集奖励函数设计中的问题，提升样本效率和鲁棒性。

TriRelVLA: Triadic Relational Structure for Generalizable Embodied Manipulation

TriRelVLA：三元关系结构用于可迁移的具身操作

Hanyu Zhou, Chuanhao Ma, Gim Hee Lee

机构 * School of Computing, National University of Singapore（新加坡国立大学计算机学院） ； School of Artificial Intelligence and Automation, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学人工智能与自动化学院） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title,abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 TriRelVLA通过构建三元关系结构，解决视觉语言动作模型在未见场景和物体上的泛化问题，提升具身操作的迁移能力。

AssistDLO: Assistive Teleoperation for Deformable Linear Object Manipulation

AssistDLO：用于可变形线性物体操控的辅助远程操作

Berk Guler, Simon Manschitz, Kay Pompetzki, Jan Peters

机构 * TU Darmstadt, Institute for Intelligent Autonomous Systems, Computer Science Department（德累斯顿技术大学智能自主系统研究所，计算机科学系） ； Honda Research Institute Europe GmbH（本田欧洲研究院） ； German Research Center for AI (DFKI), Research Department: Systems AI for Robot Learning（德国人工智能研究中心（DFKI），研究部门：机器人学习的系统AI；黑森AI；德国机器人研究所（RIG）；认知科学中心） ； Hessian.AI ； Robotics Institute Germany (RIG) ； Centre for Cognitive Science 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title,abstract)；robotics(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出AssistDLO框架，结合多视角状态估计、视觉辅助和基于控制屏障函数的几何感知共享自主控制器，提升可变形线性物体操控的精度与适应性。

Comments 20 pages, 14 figures. Submitted to a peer-reviewed journal

MaMi-HOI: Harmonizing Global Kinematics and Local Geometry for Human-Object Interaction Generation

MaMi-HOI：协调全局运动学与局部几何以生成人-物交互

Hao Wang, Shiqi Wang, Qi Liu

机构 * School of Future Technology, South China University of Technology, Guangzhou, Guangdong, China（未来技术学院，华南理工大学，广州，广东，中国） 纠错

专题命中 机器人操作 ：embodied AI(abstract)；manipulation(abstract)；navigation(abstract)；robotic(abstract)

AI总结 本文提出MaMi-HOI框架，通过几何感知接近适配器和运动学和谐适配器协调宏观运动流畅性与微观空间精度，实现自然运动与精确接触的平衡，扩展了长轨迹生成能力。

DexSim2Real: Foundation Model-Guided Sim-to-Real Transfer for Generalizable Dexterous Manipulation

DexSim2Real: 基于基础模型的仿真到现实迁移用于通用的灵巧操作

Zijian Zeng, Fei Ding, Huiming Yang, Xianwei Li, Yuhao Liao

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Bengbu University（Bengbu大学） ； UCSI University（UCSI大学） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.LG

AI总结 本文提出DexSim2Real框架，结合基础模型引导的域随机化、触觉视觉交叉注意力策略和渐进技能课程，提升灵巧操作的仿真到现实迁移性能，实验表明其在现实世界中的成功率达到78.2%。

Comments 13 pages, 2 figures, 5 tables

OA-WAM: Object-Addressable World Action Model for Robust Robot Manipulation

OA-WAM：面向鲁棒机器人操作的对象可寻址世界动作模型

Yushan Liu, Peibo Sun, Shoujie Li, Yifan Xie, Lingfeng Zhang, Xintao Chao, Shiyuan Dong, Fang Chen, Xiao-Ping Zhang, Wenbo Ding

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 OA-WAM通过分解帧为N+1槽状态，结合文本、图像和动作历史，提升机器人操作的鲁棒性，其可寻址对象状态在场景扰动下表现更优。

Gaming the Metric, Not the Harm: Certifying Safety Audits against Strategic Platform Manipulation

利用度量，而非伤害：针对战略平台操纵的安全审计认证

Florian A. D. Burnat, Brittany I. Davidson

机构 * University of Bath（巴斯大学） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文探讨了在安全审计中，当度量被用作合规证据时，如何确保其能真实反映伤害减少。研究提出语义包络度量，证明其在对抗平台策略操纵时的有效性。

TouchDrive: Electronics-Free Tactile Sensing Interface for Assistive Grasping

TouchDrive: 无电子触觉感知接口用于辅助抓取

Jing Xu, Xuezhi Niu, Didem Gurdur Broo, Klas Hjort

机构 * Division of Microsystems Technology, Department of Electrical Engineering（微系统技术部门） ； Cyber-Physical Systems Lab, Department of Information Technology（网络物理系统实验室） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract,comments)；robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 TouchDrive通过气动反馈实现无电子触觉感知，使用户能精确操控抓取力，适用于处理易碎和柔软物体，已在多种机器人平台验证可靠性和实用性。

Comments Accepted at ICRA 2026 workshop on Visuo-Tactile Perception, Learning, Control for Manipulation: Embodied Tactile Intelligence in Predictive Perception, Learning & Control in Grasping & Manipulation, Emerging the Role of Embodiment and Visuo -Tactile - LLM Foundation Models (ICRA RoboTac 2026)

BAMI: Training-Free Bias Mitigation in GUI Grounding

BAMI：无需训练的GUI定位偏差缓解

Borui Zhang, Bo Zhang, Bo Wang, Wenzhao Zheng, Yuhao Cheng, Liang Tang, Yiqiang Yan, Jie Zhou, Jiwen Lu

机构 * Tsinghua University, China（清华大学，中国） ； Lenovo Research, China（联想研究院，中国） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；分类 cs.AI、cs.CV

AI总结 本文提出BAMI方法，通过粗到细聚焦和候选选择缓解GUI定位中的精度偏差和歧义偏差，提升模型在无训练设置下的准确性。

Comments Accepted by CVPR 2026

Linearized Attention Cannot Enter the Kernel Regime at Any Practical Width

线性化注意力无法在任何实用宽度下进入核范式

Jose Marie Antonio Miñoza, Paulo Mario P. Medina, Sebastian C. Ibañez

机构 * Center for AI Research PH（人工智能研究所以PH） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 本文研究了线性化注意力是否能进入核范式，发现即使在实用宽度下也无法收敛，揭示了注意力学习动态中的根本权衡。

Practical Adversarial Attacks on Stochastic Bandits via Fake Data Injection

针对随机带隙的实用对抗攻击：通过伪造数据注入

Qirun Zeng, Eric He, Richard Hoffmann, Xuchuang Wang, Jinhang Zuo

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； California Institute of Technology（加州理工学院） ； University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿姆赫斯特分校） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出一种更实际的对抗模型，通过有限的伪造反馈样本误导带隙算法，分析了在现实约束下对抗攻击的可行性与有效性。

Contact-Free Grasp Stability Prediction with In-Hand Time-of-Flight Sensors

无接触抓取稳定性预测与手持时间飞行传感器

Kyle DuFrene, Cindy Grimm

机构 * Collaborative Robotics and Intelligent Systems (CoRIS) Institute, Oregon State University, Corvallis, OR 97331（协作机器人与智能系统研究所，俄勒冈州立大学，科瓦利斯，OR 97331） 纠错

专题命中 机器人操作 ：robotics(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出一种无需接触的抓取稳定性预测方法，利用多区域时间飞行传感器提高分类速度和准确性，实验显示在验证和测试集上分别达到85.5%和86.0%的准确率。

Lightweight Stylistic Consistency Profiling: Robust Detection of LLM-Generated Textual Content for Multimedia Moderation

轻量级风格一致性剖析：面向多媒体审核的LLM生成文本稳健检测

Siyuan Li, Aodu Wulianghai, Xi Lin, Xibin Yuan, Qinghua Mao, Guangyan Li, Xiang Chen, Jun Wu, Jianhua Li

机构 * School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学学院） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 本文提出LiSCP方法，通过结合离散风格特征与连续语义信号，提升对抗环境下的LLM生成文本检测鲁棒性，实现在多领域中的优越性能。

The Anatomy of a Blockchain Prediction Market: Polymarket in the 2024 U.S. Presidential Election

区块链预测市场解剖：2024年美国总统选举中的Polymarket

Kwok Ping Tsang, Zichao Yang

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 本文通过分析Polymarket 2024年美国总统选举市场，提出交易层面的会计框架，区分交易量与股份发行销毁，并评估市场质量提升。